Проектируем автономные системы, способные принимать решения, взаимодействовать с интерфейсами, API и другими модулями. AI-агенты реализуются на базе LLM, что позволяет автоматизировать полноценные роли в процессах: от ассистентов и ресерчеров до интеграторов и операторов. Используем стек, адаптируемый под конкретную бизнес-среду.

Разрабатываем интеллектуальных чат-ботов, интегрированных в процессы поддержки, продаж, e-commerce и внутреннего обслуживания. Используем NLU/NLP-модели или LLM в зависимости от задачи. Обеспечиваем контекстное понимание, обработку сложных сценариев, подключение внешних данных и безопасную валидацию действий.

Формируем устойчивые пайплайны для сбора, очистки, валидации и подготовки данных. Настраиваем обработку потоков и хранение в нужной структуре для последующего обучения моделей, интеграции в системы или аналитической визуализации. Учитываем требования к масштабированию, приватности и скорости.

Разрабатываем рекомендательные движки, основанные на коллаборативной фильтрации, контентных признаках или гибридных подходах. Системы учитывают поведение пользователей, бизнес-правила и ограничения, масштабируются под высокую нагрузку и встраиваются в e-commerce, контентные платформы или внутренние сервисы.

Строим ML-модели для прогнозирования ключевых метрик: спроса, оттока, технических инцидентов, отказов, рисков. Применяем временные ряды, классификацию и регрессионные подходы. Внедряем прогнозы в интерфейсы и процессы, включая систему алертов, сценарное моделирование и автоматические действия по результату.

Создаём решения на базе CV: от распознавания объектов и сегментации до анализа действий и событий. Используем CNN, трансформеры, YOLO, custom-архитектуры — в зависимости от требований к скорости, точности и вычислениям.

Разрабатываем и обучаем модели машинного обучения для решения бизнес-задач: от классификации и регрессии до кластеризации и поиска аномалий. Работаем с табличными, временными, текстовыми и визуальными данными. Строим пайплайны обучения, валидации и деплоя с учётом требований к точности, интерпретируемости и масштабируемости. Используем современные подходы — от классических алгоритмов до градиентного бустинга и нейросетей. Обеспечиваем интеграцию моделей в существующую инфраструктуру и контроль качества на проде.

OSMI AI - платформа создания AI-агентов для Enterprise

Разрабатываем цифровые решения с использованием собственной платформы OSMI AI. Она позволяет нам создавать и масштабировать AI-агентов быстрее классических подходов: от MVP до промышленного внедрения за считанные недели. Благодаря встроенному визуальному конструктору, поддержке популярных LLM и библиотеке из сотен интеграций мы гибко адаптируем сценарии под задачи заказчика. Такой подход снижает зависимость от подрядчиков, сокращает издержки и обеспечивает безопасную интеграцию в корпоративный контур.

Применяемые технологии

Парсинг данных из открытых источников

Selenium, LLM, RSSHUB и др.

Обработка и анализ данных

Python, PyTorch, Optuna, TensorBoard, Spacy, Hugging Face, и др.

Разработка аналитических и предиктивных моделей, сервисов и систем с применением

ML, RNN, CNN, LLM, ViT, статистических методов, градиентного бустинга и др.

Визуализация данных и результатов

Исследования как с помощью готовых, так и собственных BI

Этапы разработки

Определение целей проекта

Определяются бизнес-задачи и ожидаемые результаты от внедрения модели.
Формируются гипотезы, которые модель должна подтвердить или опровергнуть.
Составляется техническое задание, в котором фиксируются цели и требования к будущей системе.

Определение метрик и KPI

Определяются ключевые метрики:
Классификация: точность (Precision), полнота (Recall), F1-score, AUC-ROC.
Регрессия: среднеквадратичная ошибка (MSE, RMSE), средняя абсолютная ошибка (MAE).
Временные ряды: средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE).
Определяются бизнес-метрики (конверсия, прогнозирование спроса, снижение затрат).

АНАЛИЗ ДОСТУПНЫХ ДАННЫХ

Осуществляется аудит источников: базы данных (PostgreSQL, MongoDB), API, веб-скрапинг.
Определяются требования к частоте обновления данных, доступности и структуре для последующей ML/LLM-обработки.

ФОРМИРОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ РЕШЕНИЯ

Определяются основные инструменты: Python, библиотеки для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost).
Выбирается стратегия развертывания: локально (ONNX, TensorRT) или в облаке (AWS, Google Cloud).
Дополнительно проводится выбор LLM-модели: рассматриваются как opensource-решения, так и API-модели вендоров, после чего выбирается архитектура, оптимальная по качеству, стоимости и требованиям к приватности.

СБОР И ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ

Определяются источники данных: базы данных, API, облачные хранилища.
Организуется процесс сбора и хранения данных с учетом их обновляемости.

ОЧИСТКА И ОБРАБОТКА ДАННЫХ

Удаляются дубликаты, обрабатываются пропущенные значения, устраняются выбросы.
Выполняются преобразования: нормализация числовых данных, кодирование категориальных признаков.

РАЗДЕЛЕНИЕ ДАННЫХ

Разделяются тренировочная (70%), валидационная (15%) и тестовая (15%) выборки.
Используется кросс-валидация (Stratified K-Fold) для повышения надежности модели.

ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ

Строятся распределения признаков, выявляются выбросы и пропущенные значения.
Анализируются корреляции признаков для выявления зависимостей.

ВЫЯВЛЕНИЕ АНОМАЛИЙ И ВЫБРОСОВ

Используются графики (boxplot, гистограммы) для визуализации данных.
Применяются статистические методы для обнаружения аномалий (IQR, Z-score).

ФОРМИРОВАНИЕ ГИПОТЕЗ ДЛЯ МОДЕЛИ

Производится отбор значимых признаков и создание новых (feature engineering).
Оптимизируется структура данных для лучшего обучения модели.

ВЫБОР АЛГОРИТМОВ И АРХИТЕКТУРЫ

Определяются алгоритмы для классификации: логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost).
Используются нейросетевые архитектуры: рекуррентные сети (RNN, LSTM), сверточные сети (CNN), трансформеры (BERT, GPT).

ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ

Производится настройка гиперпараметров с использованием автоматизированных инструментов (Optuna, GridSearch).
Настраивается процесс обучения модели с учетом ограничений вычислительных ресурсов.

ОПТИМИЗАЦИЯ МОДЕЛИ

Применяется регуляризация (L1, L2) для борьбы с переобучением.
Оптимизируется быстродействие модели с помощью квантизации и сжатия.

ПРОВЕРКА КАЧЕСТВА ПРЕДСКАЗАНИЙ

Анализируются метрики:
F1-score, ROC-AUC для классификации.
RMSE, MAE для регрессии.
Используется кросс-валидация для повышения надежности результатов.

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ МОДЕЛИ

Анализируется важность признаков с использованием SHAP, LIME.
Проверяется устойчивость модели к изменению данных.

A/B-ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ

Сравнивается качество новой модели с предыдущими версиями.
ОЦЕНИВАЕТСЯ ВЛИЯНИЕ МОДЕЛИ НА КЛЮЧЕВЫЕ БИЗНЕС-ПОКАЗАТЕЛИ.

РАЗРАБОТКА ПЛАНА ВНЕДРЕНИЯ

Формируется алгоритм внедрения, включающий интеграции, сроки, риски и распределение ответственности.

РАЗВЕРТЫВАНИЕ МОДЕЛИ

Настраивается API-доступ к модели через FastAPI, Flask.
Контейнеризируется приложение с помощью Docker и Kubernetes.

МОНИТОРИНГ И КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА

Настраиваются системы мониторинга (Prometheus, Grafana) для отслеживания производительности модели.
Реализуются механизмы обнаружения деградации модели (Data Drift, Model Drift).

ПОДДЕРЖКА И РАЗВИТИЕ

Автоматизируется процесс повторного обучения модели при появлении новых данных.
Внедряются механизмы CI/CD для обновления модели без остановки сервиса.

Наши награды

2025 | Рейтинг Рунета

Топ-13

Искусственный интеллект
2024 | Рейтинг Рунета

Топ-50

Разработка “Под ключ”
2024 | Рейтинг Рунета

Топ-25

Интеграторов Москвы
2024 | Рейтинг Рунета

Топ-10

Разработчиков Nuxt.js
2024 | рейтинг Рунета

Топ-40

Разработчиков Vue.js
2023 | кубок Таглайн | Бронза

Зорге 9
2024 | кубок Таглайн | Бронза

Росмэн

Как мы работаем

Каждый этап работы предоставляем в формате видео-презентации, после каждой встречи формируем резюме для удобства и контроля.
Мы строим и обновляем диаграмму Ганта, отслеживаем внешние и внутренние риски, проводим регулярные встречи для контроля прогресса, четко распределяем зоны ответственности и обеспечиваем прозрачную коммуникацию со стейкхолдерами.
Все задачи ставятся в IT трекере Bitrix24, куда дается доступ Заказчику.
За каждым заказчиком закрепляется выделенная команда, что позволяет максимально глубоко погружаться в бизнес-потребности и задачи проекта.
Для быстрой связи создаем чат проекта в WhatsApp или Telegram.

У вас есть проект?

Даю согласие на обработку персональных данных, а также на получение информационных и рекламных рассылок

Формат работы

T&m

Средние проекты
с гибкой разработкой
Fix price

Небольшие задачи, ограниченные
временем и бюджетом
retainer

Крупные проекты, которые требуют постоянного развития

Ценности

Качество

Наша главная цель. Мы готовы многим пожертвовать, но обязаны выпустить превосходный продукт.

Продуктовый подход

Основан на ожиданиях и потребностях бизнеса. Лучше сделать малую часть того, что важно пользователям и бизнесу, чем выполнить всё некачественно и бесполезно для обеих сторон.

Системность

Мы убеждены, что качество и бизнес-бенефиты невозможны без системного подхода. Постоянное повторение важных, но часто скучных действий является ключом к успеху.

Креативность

Мы должны удивлять и влюблять каждого пользователя визуалом, помня о правиле трех кликов, ведь запросы пользователей чрезвычайно высоки.

Технологичность

Для достижения бизнес-результатов мы следим за технологиями и находимся в их эпицентре. Поэтому мы одними из первых на рынке начали интегрировать AI в web-проекты и автоматизировать с его помощью бизнес-процессы.

Долгосрочность

Продукт - это непрерывный процесс, требующий постоянной команды. Для нас критически важно выстроить долгосрочные взаимоотношения и стать продолжением нашего заказчика.